Botnet检测原理、方法与实践_邹福泰、易平、章思宇、胡煜宗_9787302618614

本书从原理、方法和实践应用三个角度出发，分别介绍了基于FastFlux与DNS失效特征、基于DGA恶意域名、基于DNS隐蔽隧道、基于深度学习特征的僵尸网络检测，以及针对僵尸网络的追踪溯源。本书还详细介绍了如何将知识图谱、反馈学习、图神经网络、生成式对抗网络等前沿技术应用于僵尸网络检测，进一步提高检测精度与告警能力。

本书可作为高等院校网络空间安全、信息安全、计算机、电子信息等专业的教材，也可作为研究所、IT公司中僵尸网络研究者的参考书。

僵尸网络(Botnet)作为近年崛起的新兴恶意软件，由于其传播快、危害大、影响范围广等特点，已经严重威胁到互联网的生态环境以及国家网络空间安全，因此如何检测与追踪僵尸网络是网络安全领域的重要研究内容之一。从僵尸网络的生命周期来看，可以分为初次感染、二次注入、C&C通信、实施恶意行为、控制维持五个阶段，根据每个阶段的不同特点，可以设计多种检测与溯源方法。良好的僵尸网络检测能力可以有效提高网络空间的安全性，减少重要网络资源被攻击者侵占的可能性。

本书在介绍僵尸网络概念、特点以及一些僵尸网络常用的隐蔽通信技术的基础上，侧重介绍作者近十年的研究成果。本书从僵尸网络检测的原理、方法以及如何进行实践应用三个角度出发，分别介绍了基于FastFlux与DNS失效特征、基于DGA恶意域名、基于DNS隐蔽隧道、基于深度学习特征的僵尸网络检测，以及针对僵尸网络的追踪溯源。本书还详细介绍了如何将知识图谱、反馈学习、图神经网络、生成式对抗网络等前沿技术应用于僵尸网络检测，进一步提高检测精度与告警能力。

本书在注重介绍僵尸网络检测的原理与方法的同时，也提供了一些可理解、可复现的实验过程，力求让读者易读、易懂，在学习了本书以后，可以掌握僵尸网络检测领域的常用实验方法，能更快地从事僵尸网络相关研究。

本书既可作为高等院校网络空间安全、信息安全、计算机、电子信息等专业的教材，也可作为研究所、IT公司中僵尸网络研究者的参考书。

本书成果与写作过程得到了国家重点研发计划(2017YFB0802300，2018YFB0803503，2020YFB1807500)的持续资助和国家自然科学基金重点项目(61831007)的资助，在此表示衷心的感谢。

本书由邹福泰、易平、章思宇及胡煜宗合著，由邹福泰统稿和审定。由于时间仓促，作者水平有限，书中欠妥和纰漏之处在所难免，恳请读者和同行不吝指正。

邹福泰
2022年12月于上海交通大学

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